怎麼靠大數據賺錢

1. 大數據如何成為「大生意」

大數據如何成為「大生意」
2013年沒人會質疑「大數據」的火爆程度。從技術廠商到企業用戶，大家都相信大數據孕育著大機遇。大數據里有「大生意」，這個看似眾人皆知的技術藍海市場，如今卻不得不面臨一個嚴峻的現實：在保證數據安全的前提下如何對這些海量數據加以管理？大數據要轉化成為真正的「大生意」，途徑在哪？ 其實，要解決由技術所帶來的業務難題，最終還是要回到技術本身。 數據中的生意經 作為目前國內規模最大、營業范圍最寬、機構分布最廣的證券公司之一的國泰君安證券股份有限公司（以下簡稱國泰君安），一直都對技術與業務領域的融合和應用有著前瞻性嘗試。如何在激烈的市場競爭環境下，提升對客戶數據分析能力以實現精準營銷，構建一個符合自身業務轉型的信息技術架構體系是國泰君安面臨的首要任務。 「提升數據分析能力，實現對用戶的精準服務與趨勢跟蹤。」 這是國泰君安信息技術部總經理助理何鐵軍對企業部署全新信息技術架構體系提出的應用要求。因此，國泰君安選擇了微軟 SQL Server 2012 構建新一代國泰零售客戶 BI 分析系統，藉助於微軟 SQL Server 2012 提供的針對大數據量的數據分析及計算能力技術，國泰君安對海量用戶數據的查詢和分析功能有了顯著提升，在執行客戶數據建模、多維分析與鑽取、動態報表分析與展現等應用領域的任務時，業務人員和 IT 人員無需花費大量的時間和精力進行查詢編寫、優化，即可實現對數據實時、高效的分析。 「SQL Server 2012 的列存儲特性極大地提高數據分析的性能，使得針對所有用戶的大數據長期動態趨勢跟蹤成為可能；另外，SQL Server 2012 的 Power View和Power Pivot 功能相互配合，滿足了不同層面、不同場景的業務分析需求，以便利易用的方式提供了一個針對他們關心的客戶群可視化快速精確分析的工具。「 何鐵軍如是說。 「大生意」的秘密 從大數據中獲得「大生意」回報的遠不止國泰君安一家。 對企業用戶數據分析和管理有著至高要求的完美（中國）有限公司，正在依靠微軟 SQL Server 2012提供的完美數據服務，成就「百年完美，全球完美」。完美（中國）有限公司信息部資深總監張小衛，稱贊SQL Server 2012完美的數據服務，使得完美所有的分子公司的同事都能夠在統一集成的平台上工作，避免了數據源不統一的問題，同時也為完美打下了良好的數據分析基礎，讓完美的「大生意」有了更多保障。 在金蝶軟體（中國）有限公司案例中，SQL Server 2012助力企業實現「大生意」的秘密，早已被業內所熟知。「微軟 SQL Server 2012 的部署，讓金蝶 K/3 在關鍵任務應用方面的性能得到了極大提升。實現更加可靠地支持關鍵任務、提升資料庫管理效率、將數據動態地擴展到雲端等收益。」金蝶軟體K/3產品部首席架構師張利軍表示，部署微軟SQL Server 2012 之後，解決了先前業務發展中面臨的數據管理挑戰，達到了預期的目標。 「利用 SQL Server 2012 對雲計算的支持，資料庫管理員現在即可按照企業情況採用靈活的部署，無論是傳統的伺服器方式還是最新的雲方式，都可以實現靈活的數據平台擴展。」北京超圖軟體股份有限公司助理總裁李紹俊，更關注SQL Server 2012基於雲計算的動態擴展性能。這種基於雲計算的動態拓展功能，可以幫助超圖軟體SuperMap GIS 用戶根據自身業務發展的需求，將非敏感信息遷移到微軟運營的公共 SQL 雲服務上。李紹俊與資料庫管理員經過與早期版本相比，發現 SQL Server 2012 不僅能夠顯著的降低 TCO（總體擁有成本），還可以為企業的關鍵任務提供極高的可用性和性能。同時，通過與微軟的合作，優化了 SuperMap GIS 應用程序的架構設計與開發部署，大幅提升資料庫的訪問性能。 至此「大生意」的秘密已經浮出水面，那就是企業需要通過投資現代化IT架構基礎，搭建以人為本的IT基礎建構來推動數據中心變革。這一切，依靠微軟SQL Server 2012就能實現。 行動起來 從國泰君安到完美，從金蝶再到超圖軟體，一個個成功的案例背後無不印證著一個事實：投資現代化IT架構基礎，通過部署微軟SQL Server 2012能帶給企業豐厚的收益回報。通過變革數據中心，企業支撐現代應用，對洞察海量數據精準分析追蹤目標客戶，同時搭建以人為本的IT基礎建構，降低IT運行故障，減去IT運維管理壓力，大大提升了人員工作效率。 10月8日隨著微軟全球Cloud OS（雲操作系統）的上市，SQL Server 2012基於雲的企業級資料庫能力將進一步提升，將幫助企業在激烈的市場競爭中能夠快速、可靠地實現業務應用，從而使得其業務部門可以更多地將注意力集中在客戶挖掘、客戶服務、客戶價值提升等核心業務上。 現在，如果你還在為企業是否部署SQL Server 2012而猶豫不決，是時候給自己一個肯定的理由了。

2. 大數據是如何賺錢和虧錢的

大數據是如何賺錢和虧錢的_數據分析師考試

大數據無疑是時下炙手可熱的流行詞彙，然而，我們鮮少看到大數據如何帶來收益，以及如何實現的例子，這是怎麼回事呢？

多年來，在經歷了幾個通信和投行的大數據相關早期實施項目後，我認為這個新興技術的收益主要在於：實現對復雜系統更為精準的剖析，例如股票市場或供應鏈。（投行成為最早一批應用大數據分析的行業之一，可謂毫不意外。對利用技術提升效率，創造效益更為敏銳的商業模式，往往也是更賺錢的。）

在投行的日常工作中，為了精準地選擇投資機會、選購股票，有大量對文檔處理的需求，例如新聞簡報，財務報表。如果人工進行，工作量過於龐大。因此助理分析師們往往簡化他們的預測分析過程，並使用電子表格來完成絕大部分工作。通過大數據技術，投行可以整合各種信息，減少可能的（簡化分析帶來的）風險，從整體上帶來更優越的分析和預測能力。

通過大數據平台，股票經紀和投資經理們可以聚合各種來源的非格式化數據，輔助判斷哪些公司值得投資。所謂『非格式化數據』包括如公司新聞，產品評論，供應商數據，價格變化，將這些信息以所謂「大數據」形式整合，通過建模，幫助股票經紀決策買入或售出股票。

有些採用如上方式進行投資預測的公司，很注重節約實施成本，例如使用雲平台（如AWS），先從很小數量的伺服器開始，隨著獲益增長，逐步提高投入。一位我認識的分析師，從一家大投行離職創業後，在不到六個月的時間內，僅僅使用非常有限的投入，創立了一個盈利良好的大數據交易系統。

即便在傳統製造領域，大數據仍然可以提升預測能力。我曾經擔任過顧問的某歐洲一線汽車製造廠商，通過建立一個鋼材交易成本的分析系統，選擇更好的時機，以更優價格買入原材料。這個系統由開源Java框架Hadoop創建，整合了多個供應商的共計15Tb的數據，在兩年內為該公司節省了1600萬美元。

這個項目的成功主要有兩個原因：首先，公司有足夠的信息為所有的供應商建模；其次，該項目節省的原材料成本超過了實施這個項目的費用。

然而，並非每個大數據項目都會這樣成功。公司在大數據項目上以虧損告終的概率，有時和成功的概率相差無幾。大數據項目失敗的早期症狀有很多種，最常見的問題如：

大數據並不需要一筆巨大的預算，如果懷著巨大的投入將帶來巨大回報的預期開始一個大數據項目，往往會產生問題。在正式開始前，明智的做法是，嘗試用有限的投入，在小范圍內測試這個技術是否確實能帶來預期的收益。按這樣的節奏，一個項目可以按部就班地隨著收益逐步提高，而逐步擴大投入規模，確保收益始終大於投入。

在開始實施一個大數據系統前，問自己一個簡單的問題：這個項目是否可以不需要持續的人工支持來運作？如果答案是，需要人工支持，那麼建議停止項目。建立這樣一個項目往往意味著百萬級的損失，無法在有利潤情況下保持維護和運行。

大數據有個經常聽到的功能是，通過自然語言處理，將各種領域的各種數據處理成直接可讀可理解的形式。這聽起來確實很贊，但是在實際應用中，往往不盡如人意。自然語言處理仍然存在許多妨礙應用的限制，主要由於人工智慧的發展還不夠——而且在可見的10年內，這個情況可能不會有很大改觀。

現代大數據項目具備巨大的節約成本的潛力，其效果對於過去的數據處理方式而言有如童話。但需要謹記的是，在投入時間和資源到大數據項目之前，首先要確認你的項目是收益大於成本的。只有傻瓜才會匆匆對一個點子一見鍾情並傾其所有。

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3. 普通人如何利用大數據賺錢

普通人根本不會利用大數據，能夠利用大數據賺錢的，不普通了。一般都是倒賣信息，專業推廣廣告，賺取收益。或者利用大數據推薦商品，文章等。

4. 做大數據真的能賺錢嗎

瞧您這話說的。當然能掙錢了。而且是能掙大錢。

傳統意義上，我們侍正並不將谷歌列為大數據公司。但他其實是乾的是數據挖掘的活，他收錄了所有網上公開的數據，從中間按關鍵詞，挖掘出用戶需要的數據。然後賺了大錢，現在全年營收應該是千億美元級別的。

比如我們三大運營商，核心業務其實是數據傳輸，靠這個每天一個億的小中雹目標是妥妥的。還有全國各地正在建的各種大數據中心是做數據存儲的，比較有代表性的icloud，一個季度賣談帆可以掙10億美刀。

比如我們現在正在用的今日頭條，也是做數據挖掘的。不過谷歌挖的是數據，頭條挖的是用戶。記住用戶的閱讀歷史，猜測用戶的閱讀喜好，然後有目標的推送閱讀內容。今年也就是2019年，今日頭條打算靠這個掙1000個億軟妹幣。

那您說大數據掙錢么？

5. 大數據公司的盈利方式是什麼

盈利方式是估值。

1.幫助企業建立戰略投資和財務投資的長期財務預測模型，可以使用蒙特卡羅方法，對隨機變數指標按概率分布進行統計模擬分析;

2.運用自由現金流量折現模型、經濟增加值或經濟利潤模型、股利折現模型以及基於市場比率的估值模型等對投資的財務可行性進行分析;

3.對企業自身、投資對象進行不同戰略情境演繹下的估值;

4.對企業圍繞流動資金佔用和投資的融資需求做出融資工具的選擇和安排。